// 某互联网公司一年一度的春招开始了，一共有 n 名面试者入选。
// 每名面试者都会提交一份简历，公司会根据提供的简历资料产生一个预估的能力值，数值越大代表越有可能通过面试。
// 小 A 和小 B 负责审核面试者，他们均有所有面试者的简历，并且将各自根据面试者能力值从大到小的顺序浏览。
// 由于简历事先被打乱过，能力值相同的简历的出现顺序是从它们的全排列中等可能地取一个。现在给定 n 名面试者的能力值 scores，设 X 代表小 A 和小 B 的浏览顺序中出现在同一位置的简历数，求 X 的期望。

// 提示：离散的非负随机变量的期望计算公式为 1。在本题中，由于 X 的取值为 0 到 n 之间，期望计算公式可以是 2。
// 示例 1：
//     输入：scores = [1,2,3]
//     输出：3
//     解释：由于面试者能力值互不相同，小 A 和小 B 的浏览顺序一定是相同的。X的期望是 3 。
// 示例 2：
//     输入：scores = [1,1]
//     输出：1
//     解释：设两位面试者的编号为 0, 1。
//     由于他们的能力值都是 1，小 A 和小 B 的浏览顺序都为从全排列 [[0,1],[1,0]] 中等可能地取一个。
//     如果小 A 和小 B 的浏览顺序都是 [0,1] 或者 [1,0] ，那么出现在同一位置的简历数为 2 ，否则是 0 。
//     所以 X 的期望是 (2+0+2+0) * 1/4 = 1
// 示例 3：
//     输入：scores = [1,1,2]
//     输出：2
// 限制：
//     1 <= scores.length <= 10^5
//     0 <= scores[i] <= 10^6
/**
 * @param {number[]} scores
 * @return {number}
 */
var expectNumber = function(scores) {
    return (new Set(scores)).size; 
};
console.log(expectNumber([1,2,3]))






